lstm 相关问题

长期短期记忆。一种神经网络架构，包含可以记住任意时间长度值的循环NN块。深度NN非常受欢迎的构建块。

多元 LSTM 模型的预测缺乏变异性

我一直在研究用于时间序列预测的多元 LSTM 模型，但遇到了一个问题，即预测输出没有表现出足够的可变性或“起伏”。预...

tensorflow lstm forecasting multivariate-time-series gru

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如何让训练有素的 LSTM 预测了解即将发生的已知特殊事件？

我根据每日销售数据训练了 LSTM 模型，包括对销售影响很大的假期和特殊活动（作为二进制指标）。但是，当模型在测试集之外进行预测时，它......

python machine-learning lstm recurrent-neural-network forecasting

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我想训练AI，但是遇到了squeeze dim的错误，怎么解决？

我正在研究 LSTM 神经网络编码，如下所示： hist = model.fit(训练, 标签,batch_size=16, epochs=1000) 但它遇到了一个错误： ValueError：无法挤压暗淡[1]，预计尺寸为...

python neural-network lstm

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bert如何是双向的？

Bert 编码器接受输入并进入多头注意力模型。但它们如何保持顺序呢？由于当前单词不采用先前单词的顺序。另外，为什么是双向的...

nlp lstm bert-language-model language-model bilstm

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模块“keras.api._v2.keras.layers”没有属性“LSTMStateTuple”

运行 LSTM 模型时，我陷入了这段代码 - # 创建单元状态和隐藏状态变量来维护 LSTM 的状态 c、h = []、[] 初始状态 = [] 对于范围内的 li（n_layers）： ...

python machine-learning deep-learning lstm

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具有缺失值的多元 LSTM

我正在使用 LSTM 解决时间序列预测问题。输入包含多个特征，因此我使用多元 LSTM。问题是有一些缺失值，例如......

tensorflow neural-network keras lstm missing-data

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在多元时间预测 LSTM 模型中预测未来值，该模型根据之前的数据预测未来 10 天的价格

我对如何使用时间序列多元 LSTM 模型预测未来结果感到困惑。我正在尝试建立一个股票市场预测模型，并且我有以下数据特征日期高...

python tensorflow lstm recurrent-neural-network

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LSTM TypeError：估计器应该是实现“fit”方法的估计器，

我已经构建了 LSTM 模型，但我仍然看不到 y 变量的特征重要性。我可能会出现如下错误，允许我尝试更改环境。有人可以吗...

python lstm

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双向LSTM合并模式解释

我想了解有关使用双向 LSTM 进行序列分类时的合并模式的更多详细信息，特别是对于“Concat”合并模式，目前还不太清楚...

python keras lstm recurrent-neural-network

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训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好？ [已关闭]

训练与验证曲线 - 训练损失和验证损失正在收敛，但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失我做到了...

machine-learning keras deep-learning lstm overfitting-underfitting

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训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好？ [已关闭]

训练与验证曲线训练损失和验证损失正在收敛，但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失我没有...

python machine-learning deep-learning lstm overfitting-underfitting

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训练和验证曲线 - 是过度拟合还是拟合良好？（我正在使用 LSTM 进行时间序列预测项目）

训练与验证曲线训练损失和验证损失正在收敛，但损失接近 0 我预计验证损失应该大于训练损失我没有...

python machine-learning deep-learning lstm overfitting-underfitting

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使用目标数据中的缺失值训练 LSTM 神经网络 - 错误 optim.step()

我想用目标数据中的缺失值和用户定义的损失函数来训练 LSTM 神经网络。然而，optim.step()之后出现错误，一些权重/偏差是nan。是

python lstm nan torch

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解决调用层“tf.keras.backend.rnn_1”时的 Keras TypeError 限制

我正在尝试使用 Keras 在使用 LSTM 网络的机器翻译中使用注意力机制。但是，我在代码中遇到 TypeError 异常。 TypeError：调用时遇到异常

python tensorflow keras deep-learning lstm

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使用 model.evaluate 和 model.predict 评估测试数据上的模型性能时的不同结果

我对 Keras 中的 model.evaluate() 和 model.predict() 函数有疑问。我在 Keras 中构建了一个简单的 LSTM 模型，并想在测试数据集上测试模型性能。我考虑过

keras neural-network lstm evaluate

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将 1D CNN 层连接到 keras 中的 LSTM 层

我有一个模型构建，如下所示： def og_build_model_5layer(n_rows,n_cols): 输入=输入（形状=（n_列，n_行），NAME='INP'） print('model_input 形状：' , input.shape) c1 = Conv1D(50, 3,

tensorflow keras deep-learning lstm conv1d

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如何使用标准 Keras LSTM 使 kernel trainable= False 和 recurrent_kernel trainable = False

我知道使用Trainable = False，我可以冻结特定层的所有权重。但我也想研究每一层的组件（内核、recurrent_kernel 和偏差）。我想要

python keras lstm freeze transfer

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在一维数据上训练 LSTM

我想训练我的 LSTM 对数据点进行分类。我有一项功能需要训练，然后是课程。我的 X 看起来像这样：X=[3.13, 4.12, 9.12] 我的 y 看起来像这样： y=[1, 0, 0] 这是我的代码：

python tensorflow lstm

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如何对时间序列数据片段进行分类

我有从 Android 手机的加速度计捕获的时间序列数据。我添加了一个类列，以便我可以标记数据的类。数据具有二元分类，0 表示...

python tensorflow keras neural-network lstm

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lstm 将不会使用 cuDNN 内核，因为它不符合标准。在 GPU 上运行时，它将使用通用 GPU 内核作为后备

我正在使用 GPU 在 Databricks 上运行以下 LSTM 代码模型=顺序（） model.add(LSTM(64，激活=LeakyReLU(alpha=0.05)，batch_input_shape=(1，时间步长，n_features), 有状态...

python tensorflow lstm databricks

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